Detail publikace

ŘÍZENÍ AKTIVNÍHO MAGNETICKÉHO LOŽISKA POMOCÍ Q-UČENÍ: REDUKCE DEFINICE STAVŮ

BŘEZINA, T. KREJSA, J.

Český název

ŘÍZENÍ AKTIVNÍHO MAGNETICKÉHO LOŽISKA POMOCÍ Q-UČENÍ: REDUKCE DEFINICE STAVŮ

Anglický název

Q-LEARNING USED FOR CONTROL OF AMB: REDUCED STATE DEFINITION

Typ

článek ve sborníku ve WoS nebo Scopus

Jazyk

en

Originální abstrakt

A great intention is lately focused on Reinforcement Learning (RL) methods. Previous work showed that stochastic strategy improved model free RL method known as Q-learning used on active magnetic bearing (AMB) model. So far the position, velocity and acceleration were used to describe the state of the system. This paper shows simplified version of controller which uses reduced state definition – position and velocity only. Furthermore the controlled initial conditions area and its development during learning are shown. Numerical experiments proved that simplified controller version is fully capable of AMB control.

Český abstrakt

Metodám opakovaně posilovaného učení (Reinforcement Learning – RL) je věnována v poslední době značná pozornost. Předchozí práce ukázaly že stochastická strategie zlepšuje metodu Q-učení (RL metoda bez modelu) při použití na aktivním magnetickém ložisku (AML). Pro definici stavu soustavy byla použita poloha, rychlost a zrychlení. Článek je něnován zjednodušené verzi regulátoru která používá redokovanou definici stavu – pouze polohu a rychlost. Dále jsou uvedeny oblasti řiditelných počátečních podmínek a jejich vývoj v průběhu učení. Numerické experimenty prokázaly že zjednodušená verze regulátoru je plně schopna řízení AML.

Anglický abstrakt

A great intention is lately focused on Reinforcement Learning (RL) methods. Previous work showed that stochastic strategy improved model free RL method known as Q-learning used on active magnetic bearing (AMB) model. So far the position, velocity and acceleration were used to describe the state of the system. This paper shows simplified version of controller which uses reduced state definition – position and velocity only. Furthermore the controlled initial conditions area and its development during learning are shown. Numerical experiments proved that simplified controller version is fully capable of AMB control.

Klíčová slova anglicky

Reinforcement Learning, Q-learning, Active Magnetic Bearing

Rok RIV

2002

Vydáno

05.06.2002

Nakladatel

Brno University of Technology, Faculty of Mechanical Engineering

Místo

Brno

ISBN

80-214-2135-5

Kniha

Mendel 2002

Časopis

Nezařazené články

Číslo edice

1

Počet stran

6

BIBTEX


@inproceedings{BUT10054,
  author="Tomáš {Březina} and Jiří {Krejsa},
  title="Q-LEARNING USED FOR CONTROL OF AMB: REDUCED STATE DEFINITION",
  journal="Nezařazené články",
  booktitle="Mendel 2002",
  year="2002",
  month="June",
  publisher="Brno University of Technology, Faculty of Mechanical Engineering",
  address="Brno",
  isbn="80-214-2135-5"
}